Rekayasa , 2024; 17(1): 131-142 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Perancangan Alat Pengukur Tinggi Badan dan Berat Badan untuk Penentuan Kondisi Gizi Bayi
Achmad Ubaidillah 1* , Koko Joni 1 , Nasrul Afif 1 , S. Ida Kholida 1
1 Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang No 02 Kamal Bangkalan Madura 69162 Jawa Timur * ubaidillah.ms@trunojoyo.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i1.22360 Submitted September, 16 th 2023; Accepted February, 27 th 2024; Published April 15 th , 2024

## Abstrak
Gizi  sangat  penting  bagi  pertumbuhan  bayi  yang  sehat  dan  normal.  Penentuan  gizi  bayi  biasanya  dihitung  dari  dua parameter  yaitu  tinggi  badan  dan  berat  badan  bayi.  Kedua  data  tersebut  kemudian  dihitung  secara  manual  untuk menentukan  kondisi gizi bayi. Proses  tersebut dinilai  relatif  kurang  efisien.  Penelitian  sangat  penting  untuk  mengatasi masalah tersebut, yaitu akan dibuat alat pengukur tinggi badan dan berat badan untuk penentu kondisi gizi bayi secara otomatis. Penelitian ini memanfaatkan kamera untuk mengukur tinggi badan dan sensor strain gauge untuk mengukur berat badan.  Kedua  alat  tersebut  diintegrasikan  dalam  sebuah  box  balita.  Data  hasil  pengukuran  kemudian  diolah  oleh mikrokontroler ATmega16 dan dikirim ke PC/laptop untuk proses evaluasi, penyimpanan dan penampilan kondisi balita secara otomatis pada server database. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan para orang tua dapat memonitoring gizi bayi setiap saat dengan mudah dan cepat. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, pengukuran tinggi badan dan berat badan untuk penentu status gizi bayi menggunakan metode deteksi canny, memiliki rata-rata akurasi sebesar 97.32%.
Kata Kunci : tinggi badan, berat badan, penentuan gizi bayi, image processing, microcontroller

## Abstrac t
Nutrition is very important for the healthy and normal growth of babies. Determination of infant nutrition is usually calculated from  two  parameters,  namely  the  baby's  height  and  weight.  Both  data  are  then  calculated  manually  to  determine  the nutritional condition of the baby. The process is considered relatively inefficient. Research is very important to overcome this problem,  which  will  be  made  a  measuring  device  for  height  and  weight  to  determine  the  nutritional  condition  of  babies automatically. This research uses a camera to  measure height and a strain gauge  sensor  to measure weight. Both tools are integrated in a toddler box. The measurement data is then processed by the ATmega16 microcontroller and sent to a PC/laptop for evaluation, storage and appearance of the toddler's condition automatically on the database server. With this research, it is hoped that parents can monitor their baby's nutrition at any time easily and quickly. Based on experiments that have been carried out, measurement of height and weight for determining the nutritional status of infants using the canny detection method, has an average accuracy of 97.32%.
. Key words : height, weight, baby nutrition determination, image processing, microcontroller

## PENDAHULUAN
Gizi merupakan salah satu faktor yang mutlak dipergunakan dalam proses tumbuh kembang fisik, system saraf dan otak, serta tingkat intelektualitas dan kecerdasan bagi bayi (Giugliani, 2019; Donovan et al., 2023).  Dalam  skala  yang  lebih  luas,  kekurangan  gizi  dapat  menjadi  ancaman  bagi  kesehatan  dan kelangsungan hidup suatu bangsa (Béghin et al., 2019; Castro et al., 2022; Gerasimidis et al., 2019). Akan tetapi, sebaliknya kelebihan gizi juga dapat menjadi penyebab resiko utama Penyakit Tidak Menular (PTM) yang juga merupakan salah satu penyebab utama kematian di Indonesia. Hal itulah yang menjadikan bahwa perlu  dilakukan  pemantauan  terhadap  gizi  bayi  sebagai  parameter  kondisi  bayi  (Tutt et  al., 2020;  Toro- Campos et al., 2020).
Pertumbuhan pada balita merupakan gejala kuantitatif. Pada konteks ini berlangsungnya perubahan ukuran dan jumlah sel, serta jaringan intraseluler pada tubuh anak  (Judd et al., 2020; Nemerimana et al., 2021).  Perubahan  ini  ditandai  oleh  meningkatnya  berat  badan  dan  tinggi  badan,  bertambahnya  ukuran lingkar kepala, muncul dan bertambahnya gigi dan geraham, menguatnya tulang dan membesarnya otot-

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
otot, bertambahnya organ-organ tubuh lainnya, seperti rambut, kuku, dan sebagainya (Demmelmair et al., 2022; Cheng et al., 2022).
Menilai status gizi anak dapat dilakukan melalui pemeriksaan secara klinis, riwayat asupan makanan, ukuran tubuh (antropometri) dan penunjang (laboratorium) (Kotowski et al., 2020; Kaldenbach et al., 2022). Pada saat ini sering kali dilakukan penentuan kondisi gizi melalui pengukuran antropometri (Cheng et al., 2020; Kouwenhoven et al., 2021). Salah satu bagian dari antropometri adalah dengan pengukuran Indeks Masa  Tubuh  (IMT)  (Imdad et  al., 2021;  Altazan et  al., 2019).  Indeks  tersebut  diperoleh  dengan membandingkan berat badan terhadap tinggi badan (Barrett & Thompson, 2022; Tongchom et al., 2020). Mikrokontroller  ATMega  16  termasuk  salah  satu  jenis  mikrokontroller  dari  keluarga  atmega  AVR yang  dikemas dalam standar DIL ( Dual In Line ) 40 pin yang memiliki konfigurasi tersendiri (Wijaya et al., 2020).                                  ATMega 16 mempunyai throughput mendekati 1 Millions Instruction Per Second (MIPS) per MHz, sehingga membuat konsumsi daya menjadi rendah terhadap kecepatan proses eksekusi perintah (Kapur, 2023).  ATMega  16  memiliki  memori  flash  16k  dan  32  jalur  input  output,  serta  dilengkapi  ADC  8  kanal dengan  resolusi  10-bit  dan  4  kanal  PWM  (Latif  &  Megantoro,  2020).  Mikrokontroller  AVR  ATMega  16 dilengkapi dengan built-in USB ISP programmer , bedanya dengan mikro pada umumnya digunakan seperti MCS51 adalah AVR tidak menggunakan oscillator eksternal karena di dalamnya sudah terdapat internal oscillator (Hidayat et al., 2019). Selain itu kelebihan dari AVR memiliki power-on reset (Ahfas et                                al., 2021). Citra ( image ) atau gambar adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting  sebagai  bentuk  informasi  visual  (Maier et  al., 2019).  Citra  mempunyai  karakteristik  yang  tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra memiliki informasi (Lee et al., 2020). Sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi tersebut disajikan dalam bentuk kata-kata (tekstual) (Chen et al., 2021). Jenis citra menurut sifatnya dibagi menjadi 2 yaitu citra analog dan citra digital (Wang et al., 2019). Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu dan citra yang berbentuk sinyal analog, seperti hasil pengambilan gambar oleh kamera atau citra tampilan di layar TV ataupun monitor (sinyal video), foto sinar- X  yang  tercetak  di  kertas  foto,  lukisan,  hasil  CT-scan.  Sementara  citra  digital  (diskrit)  adalah  citra  yang dihasilkan dari citra analog (kontinu) melalui digitalisasi (Hossain & Chen, 2019). Umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar (atau lebar x panjang) (Singh et al., 2020). Menciptakan dan menampilkan warna pada citra digital merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru ( Red, Green, Blue - RGB )     (Amyar et al., 2020). Penelitian Pinaryanto et al., (2021)  menggunakan sensor strain gauge untuk mengukur berat badan dan transduser  utrasonik  untuk  mengukur  tinggi  badan.  Dari  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa penggunaan transduser ultrasonik kurang maksimal. Penelitian (Akbar & Rachmat, 2018) menggunakan ultrasonik  dan  optocoupler  sebagai  sensor.  Perkembangan  teknologi  sekarang  ini  pengukuran antropometri  masih  menggunakan  alat  manual,  sehingga  tidak  efisien  penggunaannya. Antropometri adalah  metode  pengukuran  yang  dapat  menggambarkan  distribusi  lemak  tubuh  dan  sebagai predictor terkait obesitas (Muis et al., 2022). Dalam penelitian ini diusulkan perancangan alat pengukur tinggi badan dan berat badan untuk penentu kondisi gizi balita yang memiliki presisi tinggi berbasis image processing dengan mikrokontroller ATMega 16 dan strain gauge (Willenberg et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, metode yang digunakan pada image processing adalah deteksi tepi canny , untuk mendapatkan data tinggi badan bayi dengan memanfaatkan camera C270. Sedangkan untuk mendapatkan data  berat  badan  bayi  adalah  menggunakan  sensor load  cell dan  ATMega  16  sebagai  mikrokontroller. Output dari sistem ini berupa print out status gizi bayi yang diperoleh dari perhitungan indeks massa tubuh (IMT) antara data tinggi badan dan berat badan yang  disimpan ke database secara otomatis (Ubaidillah et al., 2022). Dalam masalah pengolahan citra, jenis citra berdasarkan intensitas pikselnya dibagi menjadi 3 yaitu citra warna (RGB), citra grayscale, dan citra biner. Pada RGB, salah satu jenis citra berwarna adalah citra 8 bit yang memiliki kriteria setiap piksel dari citra warna diwakili oleh 8 bit dan jumlah warna maksimum 256 warna (Arad et al., 2020; Zhou et al., 2021). Citra grayscale adalah citra digital yang memiliki satu nilai kanal pada  setiap  pikselnya,  dengan  kata  lain  nilai  bagian  Red=Green=Blue  (Piao et  al., 2020).  Nilai  tersebut
digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas. Citra grayscale memiliki warna hitam, keabuan, dan putih (Sun et al., 2021). Tingkatan keabuan disini werupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam sampai  mendekati  putih  (Li et  al., 2021).  Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk menkonversi  citra berwarna mejadi citra grayscale dapat dilihat pada persamaan 1 (Zhang et al., 2020).
.........................(1)
Keterangan Igray adalah nilai pixel citra grayscale. IR adalah nilai pixel warna merah (red) IG adalah nilai pixel warna hijau (green) IB adalah nilai pixel warna biru (blue).
Sementara citra biner adalah citra digital yang mempunyai dua kemungkinan nilai piksel yaitu hitam dan  putih  (Liu et  al., 2019).  Citra  biner  bisa  disebut  dengan  citra  B&W  ( Black  and  White )  atau  citra monokrom (Wang et al., 2020). Citra biner sering kali muncul sebagai hasil dari proses pengolahan citra seperti segementasi, pengambangan ( threshold ), morfologi, ataupun dithering. Adapun persamaan  untuk menkonversi dari citra grayscale mejadi citra biner dapat dilihat pada persamaan 2 (Liu et al., 2020) dengan Ibin adalah nilai piksel citra biner. Igray adalah nilai piksel citra grayscale T adalah nilai threshold citra
...............................(2)
Metode yang digunakan dalam penghitungan panjang objek adalah metode deteksi tepi (Rahmawati et             al., 2021). Tepi ( edge ) adalah batas antara dua daerah dengan derajat keabuan yang relative berbeda, atau  bisa disebut tempat yang memiliki perubahan intensitas yang besar dalam jarak yang singkat. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek dalam citra (Sekehravani et al., 2020). Metode edge detection yang digunakan adalah deteksi tepi                            Canny dengan  tingkat  kesalahan  minimum,  sehingga  menghasilkan  deteksi  citra  tepian  yang  optimal.  Metode Canny akan mendeteksi tepi dengan mencari nilai gradient maksimal lokal dari sebuah citra (Xu et al., 2021). Untuk menghitung gradien dapat menggunakan persamaan 3 (Yu et al., 2021) dengan sudut gradient dapat dihitung dengan persamaan 4.
.....................................................(3)
...............................................(4)
Dengan G adalah nilai gradien maksimum, Gx adalah nilai gradien citra horizontal.                 Gy adalah nilai gradien citra vertikal. θ adalah nilai sudut gradien. Gradien tersebut dihitung menggunakan turunan dari Gaussian filter. Metode deteksi tepi Canny menggunakan dua threshold, yang berguna untuk  mendeteksi tepian agar terlihat jelas (Wanto et al., 2021). Metode Canny memiliki keunggulan yaitu lebih baik pada tepian citra yang kurang jelas, yang tidak dapat diperoleh dengan menggunakan metode lain (Kim et al., 2020). Perhitungan tinggi badan bayi dilakukan dengan mengubah bentuk piksel menjadi tinggi dalam satuan sentimeter, seperti tampak pada Gambar 1.
Gambar 1 . Daerah drawing untuk perhitungan tinggi
Perhitungan tinggi badan sesuai dengan persamaan berikut ini:
.............................(5) ..............................................................(6) ..............................(7) ..............................(8)
𝑌𝑛 adalah  hasil  alat  ukur  yang  dirancang,  sedangkan 𝑋𝑛 adalah  hasil  alat  acuan.  Flow  chart  sistem pengukuran tinggi badan dan berat badan bayi ditunjukkan oleh Gambar 2a dan 2b di bawah ini.
Gambar 2. (a) Flowchart sistem pengukuran tinggi badan; (b) Flowchart sistem pengukuran berat  badan Sistem yang akan dibuat pada penelitian ini merupakan sistem informasi tentang penentu status gizi bayi yang memanfaatkan nilai dari tinggi badan dan nilai berat badan yang akan di tampilkan di laptop atau komputer,  dan  akan  di  simpan  di database .  Penentuan  status  gizi  dihitung  dengan  perhitungan  IMT. Pendeteksian untuk tinggi badan obyek menggunakan kamera webcam , sedangkan untuk pendeteksian berat badan menggunakan sensor load cell , modul HX711 sebagai penguat sinyal pengeluaran sonsor load cell dan ATMega 16 sebagai mikrokontroller. Kedua data tersebut diolah di personal komputer atau laptop untuk medapatkan nilai gizi bayi. Adapun bagian-bagian dari perancangan sistem meliputi: perancangan perangkat keras ( hardware ) dan perancangan perangkat lunak ( software ).
Pada implementasi besar nilai tinggi dan berat badan bayi yang diukur akan diproses oleh dua bagian utama dari alat yang terpisah. Perancangan perangkat  keras pada sistem informasi penentu kondisi gizi bayi ini  menggunakan  beberapa  komponen,  antara  lain:  ATMega  16,  sensor loadcell ,  modul  HX71, webcam Logitech C270,  dan  laptop.  Tujuan  penempatan  kamera webcam di  tengah background adalah untuk mendapatkan  hasil  yang  presisi.  Alat  ukur  tinggi  dan  berat  badan  yang  di  implementasikan  memiliki spesifikasi  jangkauan maksimal 40 kg untuk berat badan dan jangkauan maksimal 65 cm untuk panjang badan. Pada perangkat keras elektronik, alat pengukuran berat badan menggunakan dua sensor load cell dengan  berat  maximal  20  kg.  kemudian  dihubungkan  pada  modul  HX711  untuk  menguatkan  sinyal keluaran dari load cell dan dikonversikan dari data analog menjadi data digital. Data hasil keluaran modul HX711 dikirim ke mikrokontroller ATMega 16 untuk pembacaan sinyal yang di keluarkan oleh sensor load
(a) (b)

## 134 | Ubaidillah et al,  Perancangan alat
cell sebagai nilai dari berat badan objek. Dan untuk alat pengukuran tinggi badan menggunakan webcam Logitech C270. Sebagai pengolahan data di proses dengan pengolahan citra (image processing ) di komputer untuk mendeteksi tinggi badan. Setelah didapatkan kedua data tinggi badan dan berat badan, data tersebut diolah menggunakan rumus IMT untuk menentukan status gizi bayi. Hasilnya kemudian ditampikan pada layar  laptop  PC  dan  disimpan  pada database menggunakan  SQL.  Adapun  blok  diagram sederhana dari sistem perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Blok diagram sistem perangkat keras
Rancang  bangun  mekanik  didesain  seperti  bentuk  sebuah box bayi  yang  dapat  mengukur  tinggi badan dan berat badan secara bersamaan. Alat tersebut terbuat dari kayu harbot dan alasnya terdapat spon yang digunakan untuk penempatan bayi. Terdapat pipa paralon sebagai penyangga kamera yang terdapat  di  atas box bayi.  Di  depan box terdapat  balok  kecil  yang  terbuat  dari  akrilik  sebagai  tempat mikrokontroller ATMega 16. Atmega 16 berfungsi untuk memproses data. Ukuran box tersebut memiliki panjang 90 cm, lebar 40 cm, tinggi 14 cm, dan tinggi camera dari alas box adalah 120 cm. Dalam hal pengukuran, alat dapat mengukur panjang bayi 0 cm sampai 85 cm. Alat ini dapat digunakan untuk bayi pada  rentang  usia  0  tahun  sampai  1  tahun. Load  cell yang  digunakan  dipasang  di  bawah  alas box pengukuran yang berfungsi untuk pengambilan data dari berat badan objek. Webcam dipasang di atas box pengukuran yang berfungsi untuk pengambilan data tinggi badan objek. Modul HX711 dihubungkan dengan ATMega 16 menggunakan empat kabel jumper . Sensor load cell dan modul HX711 membutuhkan tegangan supply 5V, GND, komunikasi DT dan SCK ( serial clock sync ). Skema umum mekanik alat ukur dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema umum mekanik alat ukur
Perancangan  perangkat  lunak  terbagi  menjadi  dua  bagian  yaitu,  perancangan  perangkat  lunak untuk pengukuran tinggi badan dan berat badan. Perancangan kedua program dilakukan pada laptop PC, dimana sistem kerjanya seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4. Pengukuran berat badan dan pengukuran
tinggi badan menggunakan pemrograman bahasa C. Pengukuran tinggi dan berat badan diproses pada laptop PC dan hasilnya berupa print out , yang kemudian disimpan pada basis data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  perancangan  dan  pengujian  terhadap  semua  rangkaian,  maka  diperoleh  hasil berupa   suatu rancang bangun alat pengukuran tinggi badan dan berat badan untuk penentu kondisi gizi bayi  seperti  pada  Gambar  5a.  Pengambilan  data  dilakukan  di  Puskesmas  Alun-alun  Kelurahan  Bedilan Kabupaten Gresik, seperti contoh pada Gambar 5b. Sedangkan contoh tangkapan layar hasil pengukuran ditunjukkan pada Gambar 6.
(a) (b)
Gambar 5. (a) Alat Pengukur ; (b) Praktek pengambilan data di Puskesmas Alun-alun Kelurahan Bedilan Kabupaten Gresik
Gambar 6. Contoh hasil percobaan pengukuran
Pengujian  bertujuan  untuk  mengetahui  keakuratan  data  yang  diukur  menggunakan  alat  yang dirancang terhadap alat yang ada pada alat acuan. Pengujian tinggi badan dapat diuji maksimal 70 cm. Tabel 1 adalah hasil pengukuran tinggi badan bayi berdasarkan alat ukur yang dirancang dengan alat ukur acuan.

## Tabel 1. Perbandingan tinggi badan alat ukur yang  dirancang dengan alat ukur acuan
No  Height on the manual tool Height on the tool designed Percentage of error (%) Percentage of accuracy (%) 1 56 cm 57 cm 1.8 % 98.2 % 2 56 cm 58 cm 3.4 % 96.6 % 3 54 cm 56 cm 3.5 % 96.5 % 4 50 cm 52 cm 3.8 % 96.2 % 5 48 cm 50 cm 4 % 96 % 6 56 cm 57 cm 1.8 % 98.2 % 7 50 cm 52 cm 3.8 % 96.2 % 8 58 cm 60 cm 3.3 % 96.7 % 9 53 cm 55 cm 3.6 % 96.4 % 10 55 cm 56 cm 1.8 % 98.2 % 11 58 cm 59 cm 1.7 % 98.3 % 12 55 cm 56 cm 1.8 % 98.2 % 13 60 cm 62 cm 3.2 % 96.8 % 14 52 cm 54 cm 3.7 % 96.3 % 15 51 cm 53 cm 3.8 % 96.2 % 16 56 cm 58 cm 3.4% 96.6 % 17 61 cm 63 cm 3.2 % 96.8 % 18 58 cm 60 cm 3.3 % 96.7 % 19 53 cm 55 cm 3.6 % 96.4 % 20 50 cm 52 cm 3.8 % 96.2 % 21 47 cm 49 cm 4.1 % 95.9 % 22 60 cm 61 cm 1.7 % 98.3 % 23 59 cm 60 cm 1.6 % 98.4 % 24 56 cm 58 cm 3.4 % 96.6 % 25 50 cm 52 cm 3.8 % 96.2 % Rata-rata 3.08 % 96.92 %
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai tinggi badan berdasarkan alat ukur yang di rancang mendekati nilai alat ukur acuan.  Nilai rata-rata persentase kesalahan sebesar 3.08 % dan otomatis rata- rata persentase  keakuratan  sebesar  96.92  %.  Adanya  persentase  kesalahan  diakibatkan  pencahayaan  yang kurang baik. Akan tetapi secara keseluruhan, persentase kesalahan dan persentase keakuratan alat pengukur tinggi badan ini relatif baik. Pengujian kedua adalah pengukur berat badan. Pengukuran ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan data berat yang diukur menggunakan alat yang dirancang dengan data yang ada pada alat acuan. Pengujian berat badan dapat diuji maksimal 40 kg. Tabel 2 menunjukkan hasil pengukuran berat badan berdasarkan  alat  ukur  yang  dirancang  dengan  alat  ukur  acuan.  Hasil  yang  didapatkan  juga relative baik dengan rata-rata persentase kesalahan sebesar 2.29 % dan nilai rata-rata persentase keakuratan 97.71%. Adanya  persentase  kesalahan  terjadi  karena  kurang  sempurnanya  posisi  sensor load  cell yang digunakan.
Tabel 2. Perbandingan berat pada alat ukur yang  dirancang dengan alat ukur acuan
No  Weight on the manual tool Weight on the tool designed Percentage of error (%) Percentage of accuracy (%) 1 6.0 kg 6.2 kg 3.2 % 96.8 % 2 5.3 kg 5.5 kg 3.6 % 96.4 % 3 4.9 kg 4.9 kg 0 % 100 % 4 4.0 kg 4.2 kg 4.8 % 95.2 % 5 4.2 kg 4.2 kg 0 % 100 % 6 6.3 kg 6.3 kg 0 % 100 % 7 3.9 kg 3.9 kg 0 % 100 % 8 5.1 kg 5.2 kg 1.9 % 98.1 %
No  Weight on the manual tool Weight on the tool designed Percentage of error (%) Percentage of accuracy (%) 9 4.6 kg 4.8 kg 4.1 % 95.9 % 10 4.5 kg 4.6 kg 2.1 % 97.9 % 11 7.0 kg 7.2 kg 2.8 % 97.2 % 12 5.9 kg 6.1 kg 3.3 % 96.7 % 13 7.0 kg 7.2 kg 2.8 % 97.2 % 14 5.3 kg 5.5 kg 3.6 % 96.4 % 15 5.7 kg 5.7 kg 0 % 100 % 16 4.8 kg 4.9 kg 2.0 % 98 % 17 8.0 kg 8.3 kg 3.6 % 96.4 % 18 5.7 kg 5.7 kg 0 % 100 % 19 4.5 kg 4.6 kg 2.2 % 97.8 % 20 5.3 kg 5.5 kg 3.6 % 96.4 % 21 4.8 kg 4.9 kg 2.0 % 98 % 22 6.8 kg 7.0 kg 2.9 % 97.1 % 23 4.9 kg 5.0 kg 2 % 98 % 24 5.5 kg 5.7 kg 3.5 % 96.5 % 25 6.0 kg 6.2 kg 3.2 % 96.8 % Rata-rata 2.29% 97.71%
Adapun hasil implementasi perhitungan status gizi bayi didapatkan dengan menekan tombol spase pada keyboard untuk  proses  penyimpanan  nilai  tinggi  badan  dan  berat  badan  untuk  dilakukan  proses perhitungan status gizi bayi. Hasil pengukuran status gizi bayi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil pengukuran status gizi bayi
No Sample Age Gender Height on the tool designed Weight on the tool designed Nutrition Status 1 4 bln p 57 cm 6.2 kg Normal 2 4 bln L 58 cm 5.5 kg Kurus 3 3 bln L 56 cm 4.9 kg Kurus 4 3 bln P 52 cm 4.2 kg Kurus 5 2 bln L 50 cm 4.2 kg Kurus 6 3 bln P 57 cm 6.3 kg Normal 7 2 bln P 52 cm 3.9 kg Kurus 8 5 bln P 60 cm 5.2 kg Kurus 9 2 bln L 55 cm 4.8 kg Kurus 10 3 bln P 56 cm 4.6 kg Kurus 11 4 bln L 59 cm 7.2 kg Normal 12 3 bln P 56 cm 6.1 kg Normal 13 5 bln P 62 cm 7.2 kg Nornal 14 2 bln P 54 cm 5.5 kg Nornal 15 2 bln L 53 cm 5.7 kg Normal 16 4 bln P 58 cm 4.9 kg Kurus 17 5 bln L 63 cm 8.3 kg Normal 18 5 bln L 60 cm 5.7 kg Kurus 19 3 bln P 55 cm 4.6 kg Kurus 20 2 bln L 52 cm 5.5 kg Normal
No Sample Age Gender Height on the tool designed Weight on the tool designed Nutrition Status 21 1 bln L 49 cm 4.9 kg Normal 22 5 bln P 61 cm 7.0 kg Normal 23 5 bln P 60 cm 5.0 kg Kurus 24 4 bln L 58 cm 5.7 kg Kurus 25 2 bln L 52 cm 6.2 kg Normal
Tabel 3 adalah hasil pengambilan data tinggi badan dan berat bayi menggunakan alat yang sudah dirancang.  Akurasi  tinggi  badan  terukur  adalah  96,92%,  sedangkan  akurasi  berat  badan  terukur  adalah 97,71%. Akurasi sebesar itu relatif sudah baik menyatakan data hasil pengukuran. Status nutrisi menyatakan kondisi bayi, apakah obesitas, normal atau kurus. Hasil status nutrisi berikutnya digunakan secara manual untuk memberikan masukan kepada orang tua dalam porsi pemberian asupan makan kepada bayi. Hasil ini lebih  lebih  akurat  daripada  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki  akurasi  sekitar  96,43%.  Penelitian sebelumnya menggunakan sensor optocopler dan sensor ultrasonik dengan microcontroller Atmega 8535, sedangkan  penelitian  ini  menggunakan  sensor  load  cell  dan  image  processing  dengan  microcontroller Atmega 16 (Kahfi et al., 2015).

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa alat pengukur tinggi badan dan berat badan bayi yang sekaligus penentu status gizi bayi, berhasil beroperasi dengan relatif baik rata-rata persentase kesalahan pengukur  tinggi  badan  sebesar  3.08%  dan  rata-rata  persentase  akurasi  96.92%.  Sedangkan  rata-rata persentase kesalahan pegukur berat badan sebesar 2.29% dan rata-rata persentase akurasi 97.71%. Adapun saran  untuk  kesempurnaan  alat  yang  sejenis  adalah  dengan  pemilihan webcam yang  semakin baik, pengentasan masalah pencahayaan serta jumlah dan posisi load cell yang semakin baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahfas, A., Hadidjaja, D., Syahrorini, S., & Jamaaluddin, J. (2021). Implementation of ultrasonic sensor as a chemical percol fluid level control based on Atmega 16. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 1098 (4), 042046. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1098/4/042046
Ahmat Abdul Muis, Dwiky Kurniawan, Fauzan Ahmad, & Tri Atmaja Pamungkas. (2022). Rancangan Meja Pengatur  Ketinggian  Otomatis  Menggunakan  Pendekatan  Antropometri  Dengan  Metode  Quality Function  Deployment  (QFD). Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen  Industri  Terapan , 1 (2),  114 – 122. https://doi.org/10.55826/tmit.v1iii.26
Akbar, W. A., & Rachmat, H. H. (2018). Rancang Bangun Sistem Pengukur Massa Tubuh dan Panjang Badan Elektronik  Terintegrasi  untuk  Evaluasi  Gizi  Balita. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , 6 (1), 125. https://doi.org/10.26760/elkomika.v6i1.125
Altazan, A. D., Gilmore, L. A., Guo, J., Rosenberg, D. M., Toupo, D., Gowins, A., Burton, J. H., Beyl, R. A., Chow, C. C., Hall, K. D., & Redman, L. M. (2019). Unintentional error in formula preparation and its simulated impact on infant weight and adiposity. Pediatric Obesity , 14 (12), 2 – 7. https://doi.org/10.1111/ijpo.12564
Amyar, A., Modzelewski, R., Li, H., & Ruan, S. (2020). Multi-task deep learning based CT imaging analysis for COVID-19  pneumonia:  Classification  and  segmentation. Computers  in  Biology  and  Medicine ,
126 (September), 104037. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.104037
Barrett, K. J., & Thompson, A. L. (2022). Infant eating behaviors and Milk feeding independently predict infant size. American Journal of Human Biology , 34 (4), 1 – 12. https://doi.org/10.1002/ajhb.23678
Requillart, J. C., Marx, J., De Groot, N., Jaeger, J., Steenhout, P., & Turck, D. (2019). Growth, stool consistency and bone mineral content in healthy term infants fed sn-2-palmitate-enriched starter infant formula: A randomized,  double-blind,  multicentre  clinical  trial. Clinical  Nutrition , 38 (3),  1023 – 1030. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2018.05.015
Castro, T. G., Gerritsen, S., Teixeira, J. A., Pillai, A., Marchioni, D. M. L., Grant, C. C., Morton, S. M. B., & Wall, C. R. (2022). An index measuring adherence to New Zealand Infant Feeding Guidelines has convergent validity with maternal socio- demographic and health behaviours and with children’s body size. British Journal of Nutrition , 127 (7), 1073 – 1085. https://doi.org/10.1017/S0007114521001720
Chen, H., Wang, Y., Guo, T., Xu, C., Deng, Y., Liu, Z., Ma, S., Xu, C., Xu, C., & Gao, W. (2021). Pre-trained image processing transformer. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 12294 – 12305. https://doi.org/10.1109/CVPR46437.2021.01212
Cheng, H., Eames-Brown, R., Tutt, A., Laws, R., Blight, V., McKenzie, A., Rossiter, C., Campbell, K., Sim, K., Fowler, C., Seabury, R., & Denney-Wilson, E. (2020). Promoting healthy weight for all young children: a mixed methods study of child and family health nurses’ perceptions of barriers and how to overcome them. BMC Nursing , 19 (1), 1 – 14. https://doi.org/10.1186/s12912-020-00477-z
Cheng, H., Rossiter, C., Size, D., & Denney-Wilson, E. (2022). Comprehensiveness of infant formula and bottle feeding  resources:  A  review of  information  from Australian  healthcare  organisations. Maternal and Child Nutrition , 18 (2). https://doi.org/10.1111/mcn.13309
Cheng, H., Tutt, A., Llewellyn, C., Size, D., Jones, J., Taki, S., & Denney-Wilson, E. (2020). Content and quality of  infant  feeding  smartphone  apps:  Five-year  update  on  a  systematic  search  and  evaluation. JMIR MHealth and UHealth , 8 (5). https://doi.org/10.2196/17300
Demmelmair, H., Fleddermann, M., & Koletzko, B. (2022). Infant Feeding Choices during the First Post- Natal Months and Anthropometry at Age Seven Years: Follow-Up of a Randomized Clinical Trial. Nutrients ,
14 (19). https://doi.org/10.3390/nu14193900
Donovan, S. M., Aghaeepour, N., Andres, A., Azad, M. B., Becker, M., Carlson, S. E., Järvinen, K. M., Lin, W., Lönnerdal, B., Slupsky, C. M., Steiber, A. L., & Raiten, D. J. (2023). Evidence for human milk as a biological system and recommendations for study design —a report from “Breastmilk Ecology: Genesis of Infant Nutrition (BEGIN)” Working Group 4. American Journal of Clinical Nutrition , 117 (June 2022), S61 – S86. https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2022.12.021
Gerasimidis, K., Milani, S., Tester, A., Purcell, O., Woodley, C., Tsiountsioura, M., Koulieri, A., Zerva, O., Loizou, K., Rafeey, M., Kontogianni, M., & Wright, C. (2019). A multicentre development and evaluation of a dietetic  referral  score  for  nutritional  risk  in  sick  infants. Clinical  Nutrition , 38 (4), 1636 – 1642. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2018.08.017
Giugliani,  E.  R.  J.  (2019).  Growth  in  exclusively  breastfed  infants. Jornal  de  Pediatria , 95 ,  79 – 84. https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.11.007
Hidayat, M. R., Anugrah, T., & Munir, A. (2019). ATmega16 microcontroller-based automatic coffee brewing system using pour over V60 technique. 2019 16th International Conference on Quality in Research, QIR 2019  -  International  Symposium  on  Electrical  and  Computer  Engineering , in  ml ,  1 – 4. https://doi.org/10.1109/QIR.2019.8898285
Hossain,  M.  D.,  &  Chen,  D.  (2019).  Segmentation  for  Object-Based  Image  Analysis  (OBIA):  A  review  of algorithms  and challenges  from remote sensing perspective. ISPRS Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing , 150 (February), 115 – 134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009
Imdad, A., Ehrlich, J. M., Catania, J., Tanner-Smith, E., Smith, A., Tsistinas, O., & Bhutta, Z. A. (2021). Effect of consumption  of  animal  milk  compared  to  infant  formula  for  non-breastfed/mixed-fed infants  6-11
months  of  age:  A  systematic  review  (protocol). BMJ  Open , 11 (2).  https://doi.org/10.1136/bmjopen- 2020-046370
Judd, A. L., Beck, K. L., McKinlay, C., Jackson, A., & Conlon, C. A. (2020). Validation of a Complementary Food Frequency Questionnaire to assess infant nutrient intake. Maternal and Child Nutrition , 16 (1), 1 – 11.
https://doi.org/10.1111/mcn.12879
Kim, Y. W., Innila Rose, J., & Krishna, A. V. N. (2020). A Study on the Effect of Canny Edge Detection on Downscaled Images. Pattern Recognition and Image Analysis , 30 (3), 372 – 381. https://doi.org/10.1134/S1054661820030116
Kotowski,  J.,  Fowler,  C.,  Hourigan,  C.,  &  Orr,  F.  (2020).  Bottle-feeding  an  infant  feeding  modality:  An integrative literature review. Maternal and Child Nutrition , 16 (2), 1 – 20.
https://doi.org/10.1111/mcn.12939
Kouwenhoven, S. M. P., Antl, N., Finken, M. J. J., Twisk, J. W. R., van der Beek, E. M., Abrahamse- Berkeveld, M., van de Heijning, B. J. M., van Goudoever, J. B., & Koletzko, B. V. (2021). Long-term  effects of a modified, low-protein infant formula on growth and body composition: Follow-up of a randomized, double-blind, equivalence trial. Clinical Nutrition , 40 (6), 3914 – 3921.
https://doi.org/10.1016/j.clnu.2021.04.034
Latif,  A.,  &  Megantoro,  P.  (2020).  Traffic  Light  Regulatory  System  Based  on  Fuzzy  Algorithm  Using Microcontroller. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1464 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1464/1/012034
Lee,  C.  H.,  Liu,  Z.,  Wu,  L.,  &  Luo,  P.  (2020).  MaskGAN:  Towards  Diverse  and  Interactive  Facial  Image Manipulation. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 5548 – 5557. https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00559
Li, G., Liu, Z., Member, S., Chen, M., Bai, Z., Lin, W., & Ling, H. (2021). for RGB-D Salient Object Detection . 30 , 3528 – 3542.
Liu, N., Zhang, N., & Han, J. (2020). Learning Selective Self-Mutual Attention for RGB-D Saliency Detection. Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 13753 – 13762. https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01377
Liu, S., Wang, Y., Yang, X., Lei, B., Liu, L., Li, S. X., Ni, D., & Wang, T. (2019). Deep Learning in Medical Ultrasound Analysis: A Review. Engineering , 5 (2), 261 – 275. https://doi.org/10.1016/j.eng.2018.11.020
Maier, A., Syben, C., Lasser, T., & Riess, C. (2019). A gentle introduction to deep learning in medical image processing. Zeitschrift Fur Medizinische Physik , 29 (2), 86 – 101.
https://doi.org/10.1016/j.zemedi.2018.12.003
Nemerimana,  M.,  Karambizi,  A.  C.,  Umutoniwase,  S.,  Barnhart,  D.  A.,  Beck,  K.,  Bihibindi,  V.  K.,  Wilson,  K., Nshimyiryo, A., Bradford, J., Havugarurema, S., Uwamahoro, A., Nsabyamahoro, E., & Kirk, C. M. (2021). Evaluation of an mHealth tool to improve nutritional assessment among infants under 6 months in paediatric  development  clinics  in  rural  Rwanda:  Quasi-experimental  study. Maternal  and  Child Nutrition , 17 (4), 1 – 12. https://doi.org/10.1111/mcn.13201
Piao, Y., Rong, Z., Zhang, M., Ren, W., & Lu, H. (2020). A2dele: Adaptive and attentive depth distiller for efficient  RGB-D  salient  object  detection. Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on Computer Vision and Pattern Recognition , 2 , 9057 – 9066.
https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00908
Pinaryanto, K., Nugroho, R. A., & Basilius, Y. (2021). Classification of Toddler Nutrition Using C4.5 Decision Tree  Method. International  Journal  of  Applied  Sciences  and  Smart  Technologies , 03 (01), 131 – 142. https://doi.org/10.24071/ijasst.v3i1.3366
Rahmawati, S., Devita, R., Zain, R. H., Rianti, E., Lubis, N., & Wanto, A. (2021). Prewitt and Canny Methods on Inversion  Image  Edge  Detection:  An  Evaluation. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1933 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1933/1/012039
Sekehravani,  E. A., Babulak, E.,  & Masoodi, M. (2020).  Implementing  canny  edge  detection algorithm for noisy  image. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and  Informatics , 9 (4),  1404 – 1410. https://doi.org/10.11591/eei.v9i4.1837
Toro-Campos, R., Algarín, C., Peirano, P., Peña, M., Murguia-Peniche, T., Wu, S. S., & Uauy, R. (2020). Effect of feeding mode on infant growth and cognitive function: Study protocol of the Chilean infant Nutrition randomized  controlled  Trial  (ChiNuT). BMC  Pediatrics , 20 (1),  1 – 11.  https://doi.org/10.1186/s12887- 020-02087-9
Ubaidillah, A., Rochman, E. M. S., Fatah, D. A., & Rachmad, A. (2022). Classification of Corn Diseases using Random  Forest,  Neural  Network,  and  Naive  Bayes  Methods. Journal  of  Physics:  Conference Series , 2406 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/2406/1/012023
Wang, A., Zhang, W., & Wei, X. (2019). A review on weed detection using ground-based machine vision and image  processing  techniques. Computers  and  Electronics  in  Agriculture , 158 (February),  226 – 240. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.005
Wang, G., Zhang, T., Yang, Y., Cheng, J., Chang, J., Liang, X., & Hou, Z. (2020). Cross-Modality Paired- Images Generation for RGB-Infrared Person Re-Identification .
Wanto, A., Rizki, S. D., Andini, S., Surmayanti, S., Ginantra, N. L. W. S. R., & Aspan, H. (2021). Combination of Sobel+Prewitt Edge Detection Method with Roberts+Canny on Passion Flower Image Identification. Journal of Physics: Conference Series , 1933 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1933/1/012037
Wijaya, N. H., Mujib, A. K., Santoso, A. B., & Supriyadi, K. (2020). Design and Development of Heart Rate per Minutes  Based  on  Atmega16  Microcontroller  with  Alarm  Warning. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , 835 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/835/1/012053
Willenberg, L. K., Dechent, P., Fuchs, G., Sauer, D. U., & Figgemeier, E. (2020). High-precision monitoring of volume change of commercial lithium-ion batteries by using strain gauges. Sustainability (Switzerland) , 12 (2). https://doi.org/10.3390/su12020557
Xu,  Z.,  Ji,  X.,  Wang,  M.,  &  Sun,  X.  (2021).  Edge  detection  algorithm  of  medical  image  based  on  Canny operator. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1955 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1955/1/012080
Yu,  X.,  Wang,  Z.,  Wang,  Y.,  &  Zhang,  C.  (2021).  Edge  Detection  of  Agricultural  Products  Based  on Morphologically  Improved  Canny  Algorithm. Mathematical  Problems  in  Engineering , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/6664970
Zhang, J., Fan, D. P., Dai, Y., Anwar, S., Saleh, F. S., Zhang, T., & Barnes, N. (2020). UC-Net: Uncertainty inspired RGB-D saliency detection via conditional variational autoencoders. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 8579 – 8588.
https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00861
Zhou,  T.,  Fan,  D.  P.,  Cheng,  M.  M.,  Shen,  J.,  &  Shao,  L.  (2021).  RGB-D  salient  object  detection:  A survey. Computational Visual Media , 7 (1), 37 – 69. https://doi.org/10.1007/s41095-020-0199-z